前提・実現したいこと
reshape(-1,1)を使いたいのですがどのように使ったらいいのかわかりません!
教えてください、お願いします!
発生している問題・エラーメッセージ
エラーメッセージ ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-26-9f692dcedeec> in <module>() 1 np.reshape(-1,1) ----> 2 num_rooms_std=sc_x.transform([5.0]) 3 price_std=lr.predict(num_rooms_std) 4 print("Price in $1000s: %.3f" % sc_y.inverse_transform(price_std)) ~/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/data.py in transform(self, X, y, copy) 679 copy = copy if copy is not None else self.copy 680 X = check_array(X, accept_sparse='csr', copy=copy, warn_on_dtype=True, --> 681 estimator=self, dtype=FLOAT_DTYPES) 682 683 if sparse.issparse(X): ~/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator) 439 "Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if " 440 "your data has a single feature or array.reshape(1, -1) " --> 441 "if it contains a single sample.".format(array)) 442 array = np.atleast_2d(array) 443 # To ensure that array flags are maintained ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[5.]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
該当のソースコード
python
1num_rooms_std=sc_x.transform([5.0]) 2price_std=lr.predict(num_rooms_std) 3print("Price in $1000s: %.3f" % sc_y.inverse_transform(price_std))
「reshape(-1,1)を使いたい」のは何故ですか? 実行可能(検証可能)なコードを提示してください。
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